电力市场
市场设计、跨区机制、短期市场行为、价格形成，以及塑造决策的规则体系。
研究训练TU Delft 博士
市场实践前欧洲电力市场量化交易员
决策系统创业者与实践者
公开研究清华电机系兼职研究员
专注
我在做什么
能源 AI
预测、概率建模、优化、强化学习，以及面向能源运营的安全决策系统。
储能与灵活性
电池调度、灵活性策略，以及运行约束和规则约束下的市场参与逻辑。
研究转化
把强方法转化为公开写作、可用工作流和可被审视的决策系统。
当前工作
面向市场化能源资产的决策层
电力市场正在变得更运营化、更波动、更数据驱动。能源资产需要更好地把市场规则、预测、策略、执行和风险复盘结合起来。
我的工作聚焦在这个决策层：面向市场的能源资产如何在价格、约束、不确定性和责任边界之间做出更好的判断，并通过研究方法和 AI 系统获得支持。
研究详情决策系统
从市场事实到可追踪行动
这是我当前工作的公开表达：决策 Agent 不应只是生成分析，而应帮助能源团队连接证据、约束、决策和复盘。
- 01
规则
市场机制、价格规则、报价约束、资产边界和运行限制。
- 02
预测
价格、不确定性、新能源出力、负荷、灵活性和场景分布。
- 03
策略
调度逻辑、参与选择、风险偏好和组合层面的优先级。
- 04
执行
人工确认的行动、运行回执、异常处理和可追踪状态。
- 05
风控
策略边界、异常检查、覆盖路径和失败模式意识。
- 06
复盘
事后学习、模型反馈、决策记录和可问责的持续改进。
经历
公开背景
这条主线可以概括为：研究训练、市场实践、AI 决策系统建设和公开写作。
创业者与实践者
围绕市场化能源运营，建设能源决策工作流，并进行公开研究转化。
欧洲电力市场实践
前欧洲电力市场量化交易员，具备短期市场和价格行为的一线实践经验。
研究训练
TU Delft 博士，公开研究覆盖能源系统、AI、优化与决策方法。
学术身份
清华兼职研究员，公开工作连接能源 AI 与电力市场决策。
代表工作
论文与写作
与能源系统、储能和决策方法相关的部分公开研究与长文写作。
论文
RL-ADN: A high-performance Deep Reinforcement Learning environment for optimal Energy Storage Systems dispatch in active distribution networks
Energy and AI，2025。
Safe Imitation Learning-based Optimal Energy Storage Systems Dispatch in Distribution Networks
arXiv，2024。
联系
欢迎围绕能源科技、电力市场和 AI 决策系统进行公开交流。
如果你的工作涉及电力市场、储能、能源 AI、演讲或研究转化，邮件是最清晰的起点。
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